Новый M3 Ultra дебютировал в Mac Studio и сочетает в себе 32-ядерный CPU (из которых 24 – высокопроизводительные, а 8 – энергоэффективные) с 80-ядерным GPU и поддержкой до 512 ГБ🔥
Этого хватит для 4-битного Deep Seek R1 и еще останется место.
По заявлениям Apple, этот чип работает в 1,5 раза быстрее, чем M2 Ultra, и на 1,8 раза быстрее, чем M1 Ultra.
Цены на M4 Max начинаются в США с $2000 до уплаты налогов. За эти деньги вы получите 36 ГБ объединённой памяти и SSD на 512 ГБ.
А вот M3 Ultra начинается с $4000. Внутри 96 ГБ объединённой памяти и SSD на 1 ТБ.
С M4 удалось добиться таких результатов:
► обработка изображений в Adobe Photoshop в 1,6 раза быстрее в сравнении с Mac Studio с M1 Max и до 2,9 раз быстрее по сравнению с 27-дюймовым iMac с Core i9
► до 2,1 раза выше производительность сборки при компиляции кода в Xcode по сравнению с Mac Studio с M1 Max и до 3,1 раза быстрее по сравнению с 27-дюймовым iMac с Core i9
► производительность ProRes в Compressor до 1,2 раза выше по сравнению с Mac Studio с M1 Max и до 2,8 раз быстрее по сравнению с 27-дюймовым iMac с Core i9
► производительность обработки видео в Topaz Video AI до 1,6 раз выше по сравнению с Mac Studio с M1 Max и до 5 раз быстрее по сравнению с 27-дюймовым iMac с Core i9
С M3 Ultra удалось добиться таких результатов:
► до 16,9 раз быстрее генерация токенов с использованием LLM с сотнями миллиардов параметров в LM Studio по сравнению с Mac Studio с M1 Ultra
► рендеринг сцены до 2,6 раза быстрее в Maxon Redshift по сравнению с Mac Studio с M1 Ultra и до 6,4 раза быстрее по сравнению с 16-ядерным Mac Pro на базе Intel с Radeon Pro W5700X
► до 1,4 раза выше производительность рендеринга видео 8K в Final Cut Pro по сравнению с Mac Studio с M1 Ultra и до 4 раз выше по сравнению с 16-ядерным Mac Pro на базе Intel с Radeon Pro W5700X
@ai_machinelearning_big_data
#apple #Mac #M3Ultra #M4Max
Machinelearning
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Similar Channels
Открытые новинки в области машинного обучения и искусственного интеллекта
Машинное обучение (МЛ) и искусственный интеллект (AI) продолжают оставаться в центре внимания как в научных кругах, так и в бизнесе. С каждым годом появляются новые технологии и инструменты, способствующие развитию этих областей, что приводит к значительным изменениям в различных сферах жизни. В последнее время особое внимание уделяется open source проектам, которые предоставляют разработчикам доступ к передовым алгоритмам и библиотекам. Эти проекты призваны облегчить процесс интеграции AI в бизнес и образовательные учреждения, а также помогают стартапам и исследователям быстрее достигать своих целей. В этой статье мы рассмотрим некоторые из самых интересных новинок в области машинного обучения и AI, а также дадим рекомендации по запуску LLLm (Large Language Models) и другим технологиям, которые могут оказаться полезными для практического применения.
Что такое машинное обучение и как оно работает?
Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, которое позволяет компьютерам обучаться на основе данных без явного программирования. Вместо того чтобы следовать фиксированным алгоритмам, системы машинного обучения используют статистические методы для анализа данных и выработки прогнозов. Алгоритмы обучаются на основе обучающей выборки, чтобы затем применять полученные знания к новым данным.
Машинное обучение делится на несколько типов: контролируемое, неконтролируемое и полу-контролируемое обучение. В контролируемом обучении используются размеченные данные, в которых известны входные и выходные параметры. В неконтролируемом обучении система должна сама находить закономерности в незнакомых данных, что делает его более сложным, но также и более интересным.
Каковы основные open source проекты в области машинного обучения?
Некоторые из самых популярных open source проектов в области машинного обучения включают TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn и Keras. TensorFlow, разработанный Google, предоставляет мощные методы для создания и обучения нейронных сетей, а также для работы с большими объемами данных. PyTorch, в свою очередь, более гибок и удобен для исследователей, что делает его идеальным для разработки и тестирования концепций.
Scikit-learn — это библиотека для обычного машинного обучения на Python, которая предоставляет множество инструментов для классической статистики и обработки данных. Keras — это высокоуровневая библиотека для нейронных сетей, позволяющая быстро и удобно создавать модели, и чаще всего используется вместе с TensorFlow.
Как запустить LLLm и какие инструменты для этого нужны?
Запуск LLLm требует наличия определённых инструментов, таких как GPU для ускорения вычислений, а также библиотек, таких как Hugging Face Transformers, которые содержат предобученные модели для работы с языком. Для начала необходимо установить необходимые библиотеки и окружения, такие как Anaconda или Docker, которые упрощают управление зависимостями.
Следующим шагом будет загрузка предобученной модели и подготовка данных для обучения или тестирования. Hugging Face предлагает простые в использовании интерфейсы, которые позволяют легко интегрировать разные LLLm в ваши приложения. После подготовки данных и модели можно начать процесс обучения или генерации текста.
Какие последние тренды в области AI и машинного обучения?
Одним из главных трендов является применение искусственного интеллекта в различных отраслях, таких как медицина, финансы и транспорт. AI помогает в диагностике заболеваний, анализе финансовых рисков и оптимизации логистики. Также наблюдается рост интереса к Explainable AI (объяснимый AI), который направлен на создание моделей, прозрачных для пользователей.
Другим заметным направлением является использование AI для создания творческого контента, включая создание музыки и графики. Модели, подобные GPT-3, уже продемонстрировали свои способности в создании текстов и даже программного обеспечения. Это открывает новые возможности для креативных профессий и вызывает дискуссии о будущем авторского права.
Каково будущее машинного обучения и искусственного интеллекта?
Будущее машинного обучения и искусственного интеллекта обещает быть многообещающим, с множеством инноваций и внедрений в повседневную жизнь. Ожидается, что AI станет более персонализированным и адаптивным, улучшая пользовательский опыт и предлагая решения, соответствующие индивидуальным потребностям.
Помимо этого, рост интереса к этическим аспектам AI будет определять его развитие. Вопросы, касающиеся приватности данных, предвзятости алгоритмов и их социальной ответственности, будут играть важную роль в будущем. Создание эффективных правовых и этических норм в этой области также станет неизбежной частью нашей жизни.
Machinelearning Telegram Channel
Добро пожаловать на канал Machinelearning! Здесь мы погружаемся в мир машинного обучения, делимся лучшими открытыми новинками из области машинного обучения и больших данных. На канале вы найдете интересные коды, вопросы с собеседований, а также публикуем открытые курсы и гайды для тех, кто хочет погрузиться в эту увлекательную область. Если у вас возникли вопросы или предложения, не стесняйтесь обращаться к администратору канала @haarrp. Присоединяйтесь к нашему сообществу и узнавайте все о машинном обучении!
Machinelearning Latest Posts
Telegram channels in a convenient and organized format